RAG Systems: дизайн для агентов ИИ

Большие языковые модели обладают большими возможностями, но их знания часто ограничиваются тренировочными данными. Узнайте, как системы дополненного генерирования поиска (RAG) позволяют моделям ЛЛМ получать доступ и использовать обновленную внешнюю информацию, делая их гораздо более универсальными и точными. Этот курс поможет вам ознакомиться с основными принципами и практическими методами реализации систем RAG, что позволит вам создавать интеллектуальные приложения, которые сочетают в себе силу рассуждений LLM с динамическими внешними источниками знаний, включая интеграцию с агентами ИИ. Что вы узнаете: * Понимание основной архитектуры и компонентов систем поиска дополненного поколения (RAG). * Учимся применять эффективные стратегии текстового разделения и создавать векторные вставки для баз знаний. * Применять различные методы поиска и методы перераспределения для оптимизации точности информации. * Разработка и интеграция моделей RAG с агентами ИИ для улучшения принятия решений и использования инструментов. * Практика оценки эффективности системы РАГ и выявления областей, требующих улучшения. * Настройка и управление источниками знаний для динамических и масштабируемых приложений RAG. * овладеть оперативными методами инженерного обеспечения, специально разработанными для эффективности системы RAG. Курс начинается с основных концепций RAG, продвигаясь через практические шаги реализации, методы оптимизации и продвинутые модели интеграции с агентами ИИ, завершающиеся стратегиями для текущей оценки и уточнения. Этот курс предназначен для начинающих, интересующихся ИИ и большими языковыми моделями. Не требуется предыдущий опыт работы с системами RAG или агентами ИИ. Начните создавать более умные, основанные на знаниях приложения ИИ уже сегодня.